Peking University（北京大学）

A Case for Agentic Tuning: From Documentation to Action in PostgreSQL

为代理调优辩护：从文档到PostgreSQL中的行动

Hongyu Lin, Mingyu Li, Weichen Zhang, Yihang Lou, Mingjie Xing, Yanjun Wu, Haibo Chen

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of System Software (Chinese Academy of Sciences)（中国科学院系统软件重点实验室） ； Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出通过动态行动替代静态文档进行系统调优，引入PerfEvolve工具，利用LLM代理实现版本一致性验证、工作负载特定分析和多参数联合优化，实验表明其在PostgreSQL上比现有文档驱动调优方法提升35.2%。

Beyond Binary Success: A Diagnostic Meta-Evaluation Framework for Fine-Grained Manipulation

超越二元成功：一种用于细粒度操控的诊断元评估框架

He-Yang Xu, Pengyuan Zhang, Zongyuan Ge, Xiaoshuai Hao, Serge Belongie, Xin Geng, Yuxin Peng, Xiu-Shen Wei

机构 * Southeast University（东南大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出MetaFine框架，通过分解理解、感知和受控行为三个维度，诊断细粒度操控中的能力瓶颈，并通过因果干预识别视觉编码器在保持局部空间结构方面的关键限制，从而提升操控精度。

Comments Project page: https://metafine.github.io/

World-Ego Modeling for Long-Horizon Evolution in Hybrid Embodied Tasks

为混合具身体验中的长时域演化构建世界-自我模型

Zuyao Lin, Jianhui Zhang, Peidong Jia, Xiaoguang Zhao, Shanghang Zhang, Xingyu Chen

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种新的世界-自我建模范式，通过分解未来演化为世界和自我组件，解决混合任务中长时域具身体验中的退化问题，并通过HTEWorld基准测试验证了其有效性。

Feed-Forward Gaussian Splatting from Sparse Aerial Views

从稀疏航拍视图进行前馈高斯点扩散

Dongli Wu, Zhuoxiao Li, Tongyan Hua, Yinrui Ren, Xiaobao Wei, Rongjun Qin, Wufan Zhao

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

AI总结 本文提出AnyCity框架，通过观察驱动的生成重建方法，解决稀疏航拍视图中大规模城市场景重建中的证据不平衡问题，通过几何潜在表示和条件化空中完成标记预测，实现高质量的3D高斯点场重建。

FIKA-Bench: From Fine-grained Recognition to Fine-Grained Knowledge Acquisition

FIKA-Bench: 从细粒度识别到细粒度知识获取

Geng Li, Yuxin Peng

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学计算机技术研究所） 纠错

AI总结 本文提出FIKA-Bench，一个包含311个公开来源和现实实例的细粒度知识获取基准，通过过滤和审计确保实例质量，评估最新多模态模型和代理发现细粒度识别任务仍具挑战性，需改进代理设计以提升知识获取能力。

Comments Project page with code: https://ligeng0197.github.io/FIKA-Bench.github.io/

Investigating Cross-Modal Skill Injection: Scenarios, Methods, and Hyperparameters

探究跨模态技能注入：场景、方法与超参数

Zhiyu Xu, Lean Wang, Yuanxin Liu, Lei Li, Hao Zhou, Fandong Meng, Jie Zhou, Xu Sun

机构 * State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机科学学院，北京大学） ； WeChat AI, Tencent Inc., China（腾讯公司，中国） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文研究了跨模态技能注入在不同场景下的表现，分析了其方法和超参数的影响，发现其在指令遵循和跨语言任务中表现良好，但在数学推理中存在困难，同时指出经典方法如TA和DARE在性能上优于其他融合方法。

LMM-Track4D: Eliciting 4D Dynamic Reasoning in LMMs via Trajectory-Grounded Dialogue

LMM-Track4D: 通过轨迹引导的对话激发LMM中的4D动态推理

Chaoyue Li, Yongxue Xu, Jie Feng, Jiayu Ding

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出LMM-Track4D任务，通过轨迹引导的多轮时空对话，结合RTGE、TRK和OSK-RA解码器，提升LMM在4D动态推理中的性能，实验表明显式动态状态建模是有效设计原则。

SciCustom: A Framework for Custom Evaluation of Scientific Capabilities in Large Language Models

SciCustom: 一个用于大型语言模型科学能力定制评估的框架

Yiyang Gu, Junwei Yang, Junyu Luo, Ye Yuan, Bin Feng, Yingce Xia, Shufang Xie, Kaili Liu, Bohan Wu, Qi Shi, Haoran Li, Beier Xiao, Zhiping Xiao, Xiao Luo, Weizhi Zhang, Philip S. Yu, Zequn Liu, Ming Zhang

机构 * State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, PKU-Anker LLM Lab, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机学院，PKU-Anker LLM实验室，北京大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； IDEA ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 本文提出SciCustom框架，通过从大规模科学数据中自定义构建基准，评估LLM在特定科学任务中的能力，无需专家标注或合成问题生成，展示了细粒度科学能力差异。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

CosFly: Plan in the Matrix, Fly in the World

CosFly：矩阵中的计划，世界中的飞行

Hanxuan Chen, Xiangyue Wang, Songsheng Cheng, Ruilong Ren, Jie Zheng, Shuai Yuan, Tianle Zeng, Hanzhong Guo, Binbo Li, Kangli Wang, Ji Pei

机构 * Autel Robotics（Autel机器人公司） ； Nanjing University（南京大学） ； Peking University（北京大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出CosFly，一个用于空中跟踪的盒状结构规划和多模态模拟流程，以及CosFly-Track大规模无人机数据集，用于在多样环境中动态目标跟踪。CosFly通过将复杂的3D世界转换为结构化障碍表示进行规划，然后将轨迹投影到多模态传感器数据中，并支持可配置的固定视角缩放级别。

RoadmapBench: Evaluating Long-Horizon Agentic Software Development Across Version Upgrades

RoadmapBench: 评估跨版本升级的长期代理软件开发

Xinbo Xu, Ruihan Yang, Haiyang Shen, Wendong Xu, Bofei Gao, Ruoyu Wu, Kean Shi, Weichu Xie, Xuanzhong Chen, Ming Wu, Jason Zeng, Michael Heinrich, Elvis Zhang, Liang Chen, Kuan Li, Baobao Chang

机构 * UniPat AI ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； G Labs（0G实验室） ； Pipeline Lab（Pipeline实验室） 纠错

AI总结 本文提出RoadmapBench，一个基于真实开源版本升级的115个长期编码任务的基准，旨在评估长期多目标软件开发，发现现有基准无法有效评估此类任务，表明长期软件开发仍是难题。

Comments 30 pages, 15 figures

VGGT-Edit: Feed-forward Native 3D Scene Editing with Residual Field Prediction

VGGT-Edit：基于残差场预测的前馈原生3D场景编辑

Kaixin Zhu, Yiwen Tang, Yifan Yang, Renrui Zhang, Bohan Zeng, Ziyu Guo, Ruichuan An, Zhou Liu, Qizhi Chen, Delin Qu, Jaehong Yoon, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； NTU Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Key Lab of Data Intel. & Security (PKU)（北京数据智能与安全实验室（北京大学）） 纠错

AI总结 本文提出VGGT-Edit，一种基于文本条件的前馈原生3D场景编辑框架，通过引入深度同步文本注入和残差变换头，实现高质量的3D场景编辑，同时构建DeltaScene数据集以提升编辑效果和推理速度。

$π$-Bench: Evaluating Proactive Personal Assistant Agents in Long-Horizon Workflows

$π$-Bench：评估长周期工作流中主动型个人助理代理

Haoran Zhang, Luxin Xu, Zhilin Wang, Runquan Gui, Shunkai Zhang, Haodi Lei, Zihao He, Bingsu He, Chicheng Qin, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yang Yang, Yu Cheng, Yafu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； Soochow University（苏州大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出$π$-Bench基准，用于评估个人助理代理在长周期工作流中的主动协助能力，通过100个多轮任务和5种特定领域用户角色，验证代理在未明确表达意图前识别和执行隐藏意图的能力，揭示主动协助的挑战及前期交互对后续任务的重要性。

Comments 44 pages

Spark3R: Asymmetric Token Reduction Makes Fast Feed-Forward 3D Reconstruction

Spark3R: 非对称令牌缩减使快速前馈3D重建

Zecheng Tang, Jiaye Fu, Qiankun Gao, Haijie Li, Yanmin Wu, Jiaqi Zhang, Siwei Ma, Jian Zhang

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 本文提出Spark3R框架，通过非对称令牌缩减技术，在不重新训练的情况下加速前馈3D重建模型，实现高达28倍的速度提升同时保持高质量重建。

HDFlow: Hierarchical Diffusion-Flow Planning for Long-horizon Tasks

HDFlow：用于长时间任务的分层扩散-流规划

Nandiraju Gireesh, Yuanliang Ju, Chaoyi Xu, Weiheng Liu, Yuxuan Wan, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本文提出HDFlow，一种新的分层规划框架，利用扩散和修正流模型的优势，克服了单一范式生成规划器的局限性，通过在模拟和现实中的家具组装任务验证其有效性。

Comments ICML 2026 (Spotlight)

Federated Distillation for Whole Slide Image via Gaussian-Mixture Feature Alignment and Curriculum Integration

通过高斯混合特征对齐和课程整合实现全切片图像的联邦蒸馏

Luru Jing, Cong Cong, Yanyuan Chen, Yongzhi Cao

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学系） ； Center for Health Informatics, Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, Sydney, NSW 2113, Australia（健康信息学中心，澳大利亚健康创新研究所，麦考利大学，悉尼，NSW 2113，澳大利亚） ； School of Data Science, University of Virginia, Charlottesville, VA, USA（数据科学学院，弗吉尼亚大学，夏洛特维尔，VA，美国） 纠错

AI总结 本文提出FedHD框架，通过高斯混合特征对齐和课程整合策略，在联邦学习中实现全切片图像分析，通过本地生成的语义丰富合成特征表示提升模型性能，同时保持诊断多样性。

Comments Accepted by ICML 2026, Camera-Ready version updated

HEX: Humanoid-Aligned Experts for Cross-Embodiment Whole-Body Manipulation

HEX: 人形对齐的专家用于跨躯体全身体操作

Shuanghao Bai, Meng Li, Xinyuan Lv, Jiawei Wang, Xinhua Wang, Fei Liao, Chengkai Hou, Langzhe Gu, Wanqi Zhou, Kun Wu, Ziluo Ding, Zhiyuan Xu, Lei Sun, Shanghang Zhang, Zhengping Che, Jian Tang, Badong Chen

机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nankai University（南开大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 HEX通过引入人形对齐的通用状态表示和混合专家统一本体预测器，实现了对全尺寸双足人形机器人全身体操作的协调控制，展示了在任务成功率和泛化能力上的最新成果。

Comments Project page: https://hex-humanoid.github.io/

TwinRL: Digital Twin-Driven Reinforcement Learning for Real-World Robotic Manipulation

TwinRL: 基于数字孪生的强化学习用于真实世界机器人操作

Qinwen Xu, Jiaming Liu, Rui Zhou, Shaojun Shi, Nuowei Han, Zhuoyang Liu, Chenyang Gu, Shuo Gu, Yang Yue, Gao Huang, Wenzhao Zheng, Sirui Han, Peng Jia, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； Simplexity Robotics（Simplexity机器人） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出TwinRL框架，通过数字孪生与真实世界协同训练，提升视觉-语言-动作模型在真实世界中的探索效率和收敛速度，实现高成功率和快速收敛。

Beyond Classification Accuracy: Neural-MedBench and the Need for Deeper Reasoning Benchmarks

超越分类准确度：Neural-MedBench与更深层次推理基准的需求

Miao Jing, Mengting Jia, Junling Lin, Zhongxia Shen, Huan Gao, Mingkun Xu, Shangyang Li

机构 * School of Physics Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学物理科学与技术学院） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学技术研究院） ； Beijing Chaoyang Hospital, Capital Medical University（北京朝阳医院） ； Sleep Medical Center, Huzhou Third Municipal Hospital, Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University（湖州第三人民医院睡眠医学中心，温州医科大学附属医院） ； University of Macau（澳门大学） ； Renyixun Health Technology Co., Ltd（仁颐讯健康科技有限公司） ； Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University（北京大学交叉学科研究院） 纠错

AI总结 本文提出Neural-MedBench，一个专门用于测试多模态神经病学推理能力的基准，揭示现有医疗数据集过于强调分类准确度的问题，并通过系统评估发现模型推理失败而非感知误差主导性能下降，强调需要兼顾广度与深度的评估框架。

Comments 23 pages, 12 figures

Journal ref ICLR'2026

CoLD: Counterfactually-Guided Length Debiasing for Process Reward Models in Mathematical Reasoning

CoLD: 用于数学推理过程中奖励模型的反事实引导长度偏差消除

Congmin Zheng, Jiachen Zhu, Jianghao Lin, Xinyi Dai, Weiwen Liu, Haoxuan Li, Yong Yu, Weinan Zhang, Mengyue Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Peking University（北京大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

AI总结 本文提出CoLD，一种通过反事实引导消除过程奖励模型中长度偏差的统一框架，旨在提高多步骤推理的准确性和简洁性，同时提升下游强化学习性能和跨领域泛化能力。

Hard-Label Black-Box Attacks on 3D Point Clouds

针对3D点云的硬标签黑盒攻击

Daizong Liu, Yunbo Tao, Junhao Dong, Keke Tang, Pan Zhou, Wei Hu, Yew-Soon Ong

机构 * Institute for Math & AI（数学与人工智能研究院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shenzhen Huazhong University of Science and Technology Research Institute（深圳华中科技大学研究机构） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Cyberspace Institute of Advanced Technology（先进技术网络空间研究院） ； Guangzhou University（广州大学） ； Wangxuan Institute of Computer Technology（王轩计算机技术研究所） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于硬标签黑盒攻击的3D点云攻击方法，通过引入新的频谱感知决策边界算法生成高质量对抗样本，以提升攻击性能和对抗质量。

Reasoning Portability: Guiding Continual Learning for MLLMs in the RLVR Era

推理可移植性：引导MLLMs在RLVR时代的持续学习

Qiuhe Hong, Yuyang Liu, Shuo Yang, Tiantian Peng, Fei Zhu, Yonghong Tian

机构 * Shenzhen Graduate School of Peking University（北京大学深圳研究生院） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, HKISI, CAS（香港科学院人工智能与机器人研究中心） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种名为推理可移植性（RP）的机制，通过在持续学习中引入推理层面的约束，改进了多模态大语言模型在RLVR环境下的适应能力，实验表明RDB-CL在提升最后准确率方面优于基线方法。

Lossless Anti-Distillation Sampling

无损反蒸馏采样

Zibo Diao, Jingchu Gai, Xinyue Ai, Zhang Zhang, Zhenyu He, Di He

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种无损反蒸馏采样方法，通过在保持良性用户体验的同时，有效对抗多账号蒸馏攻击，降低蒸馏模型的泛化能力。

Not All Tokens Are Worth Caching: Learning Semantic-Aware Eviction for LLM Prefix Caches

并非所有标记都值得缓存：学习语义感知的淘汰策略用于LLM前缀缓存

Shaoke Fang, Ziang Li, Wenfei Wu, Jiatong Ji, Qingsong Liu, Ruizhi Pu

机构 * Peking University（北京大学） ； FirestAI ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种语义感知的前缀缓存淘汰策略SAECache，通过多队列架构、语义感知的标记加权机制和全适应的在线学习方案，提高了LLM服务中前缀缓存的效率，从而在不同工作负载下实现了显著的TTFT提升。

DynaTrain: Fast Online Parallelism Switching for Elastic LLM Training

DynaTrain: 快速在线并行切换用于弹性大语言模型训练

Yuanqing Wang, Yuchen Zhang, Hao Lin, Junhao Hu, Chunyang Zhu, Quanlu Zhang, Boxun Li, Guohao Dai, Zhi Yang, Daning Cheng, Yunquan Zhang, Yu Wang

机构 * Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； Peking University（北京大学） ； Infinigence AI ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出DynaTrain，一种能够快速在线重新配置任意多维并行性的分布式训练系统，通过虚拟参数空间抽象统一所有分布式训练状态，实现并行配置的确定性映射，并在密集和MoE模型上展示了显著的性能提升。

Comments GitHub Repo: https://github.com/infinigence/ElasticMegatron